4 Challenge Belajar Data Scientist Secara Otodidak

Menjadi Data Scientist secara otodidak bisa dijadikan sebagai salah satu opsi menarik bagi mereka yang ingin terjun ke dunia data tanpa harus mengikuti jalur formal seperti perkuliahan atau bootcamp offline. Saat ini, pembelajaran secara otodidak didukung oleh ketersediaan sumber belajar online yang melimpah, mulai dari kursus online gratis, tutorial video, hingga artikel.

Hal ini membuat siapapun dapat memulai perjalanan belajar mereka dari mana saja dan kapan saja. Fleksibilitas ini tentunya menawarkan banyak keuntungan, terutama bagi mereka yang memiliki keterbatasan waktu atau biaya.

Namun, meskipun terlihat menarik, belajar untuk menjadi Data Scientist secara mandiri akan dihadapkan dengan tantangan yang lebih kompleks. Proses belajar yang dilakukan secara otodidak biasanya akan membutuhkan kedisiplinan dan dedikasi tingkat tinggi, serta kemampuan untuk mengatasi berbagai permasalahan yang ada tanpa bantuan mentor.

Pada artikel ini, kita akan menguraikan apa saja tantangan utama yang mungkin dihadapi oleh pembelajar otodidak, mulai dari kurangnya struktur pembelajaran hingga minimnya akses pada project dunia nyata. Simak pembahasannya yuk!

1. Kurangnya Struktur Pembelajaran yang Jelas

Salah satu tantangan yang paling mungkin ditemui dalam proses belajar menjadi Data Scientist secara otodidak adalah kurangnya struktur pembelajaran yang jelas. Berbeda dengan program formal yang memiliki kurikulum terstruktur, belajar secara mandiri mengharuskan individu untuk bisa merancang sendiri alur pembelajaran mereka.

Bagi sebagian orang, hal ini mungkin terasa sangat membingungkan, apalagi ilmu Data Science mencakup berbagai disiplin ilmu lain seperti statistik, pemrograman, Machine Learning, dan visualisasi data. Tanpa ada panduan yang benar, akan ada risiko mempelajari materi secara tidak teratur atau bahkan melewatkan konsep penting yang mendasar.

Baca juga : Yuk Kenali Macam-Macam Algoritma Machine Learning!

2. Kesulitan Memilih dan Memfilter Sumber Belajar

Teknologi yang canggih, membuat sumber belajar ilmu Data Science menjadi sangat melimpah, mulai dari video tutorial, artikel, hingga kursus online. Hal ini tidak hanya berdampak positif, namun juga memberikan tantangan tersendiri. Individu harus memfilter sumber mana yang berkualitas dan relevan dengan kebutuhan pembelajaran.

Materi yang beragam dan terkadang bertentangan dapat membuat kita bingung untuk memahami konsep. Selain itu, beberapa sumber mungkin hanya memberikan teori tanpa adanya praktek, sehingga sulit bagi pelajar untuk memahami cara mengaplikasikan pengetahuan tersebut dalam project nyata.

3. Minimnya Bimbingan dan Mentorship

Mentor atau instruktur dapat membantu kita untuk mendapatkan arahan yang tepat, menjawab pertanyaan kompleks, serta memberikan masukan terhadap project data yang sedang dikerjakan. Tanpa adanya mentor, mau tidak mau orang yang belajar secara otodidak harus bisa mencari solusi sendiri ketika menemui hambatan teknis atau kesulitan memahami konsep lanjutan.

Hal ini bisa memperlambat proses pembelajaran dan menyebabkan frustasi, terutama dalam topik-topik kompleks seperti Deep Learning atau optimasi model Machine Learning.

4. Keterbatasan Akses pada Project Nyata dan Portofolio

Memiliki pengalaman dalam mengerjakan project Data Scientist sangat penting bagi pemula untuk meningkatkan skill dan membangun portofolio. Salah satu tantangan bagi orang yang belajar secara otodidak adalah keterbatasan akses ke project dunia nyata yang relevan. Project ini sering kali diperlukan untuk menunjukkan skill kepada calon user atau klien.

Tanpa bimbingan institusi formal atau perusahaan, individu harus mencari atau merancang sendiri project mereka, dimana bisa saja project tersebut tidak merepresentasikan tantangan sebenarnya di industri. Selain itu, project mandiri sering kali tidak memiliki keragaman data dan kompleksitas yang sesuai dengan project industri yang sesungguhnya.

Baca juga : Yuk Kenal Role Data Scientist, Profesi Menarik Dengan Gaji Besar

Belajar Data Science secara otodidak memang menawarkan fleksibilitas, namun juga diiringi tantangan yang cukup besar. Untuk bisa menjadi Data Scientist, setidaknya kamu harus bisa memiliki pemahaman akan ilmu Data Science. Nah, jika kamu salah satu orang yang tidak bisa belajar secara otodidak, belajar di DQLab mungkin bisa menjadi solusi karena disana tersedia banyak modul yang berkaitan dengan Data Science.

DQLab merupakan platform belajar online dengan fokus pada pengenalan Data Science & Artificial Intelligence (AI). Platform ini telah menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Selain itu, materi yang ada di DQLab telah dibuat menggunakan bahasa pemrograman populer, serta platform edukasi pertama yang mengintegrasi fitur Chat GPT.

Untuk mendapatkan pengalaman belajar menarik, buruan sign up di DQLab. Daftar sekarang dan kejar impianmu untuk menjadi Data Analyst!

Penulis : Gifa Delyani Nursyafitri